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    16:02:45 SQL高级功能、Spark和Flink程序开发是大数据开发工程师的必要掌握的知识,本课程通过视频+课件的干货形式,期望通过学习,帮助提升大数据开发工程师的实际技能。 课程简介 本课程主要内容包括 DLI SQL高级语法,Spark和Flink程序开发,多数据源融合分析等知识。
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    现部门间的数据共享和权限管理。 DLI核心引擎:Spark+Flink Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造,不仅兼容Apache Spark生态和接口,性能较开源提升了2.5倍,在小时级即可实现EB级数据查询分析。
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    、地理函数、CEP函数等,用SQL表达业务逻辑,简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性:用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务,在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖探索 DLI 数据湖 探索(Data Lake
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    在系统中对应的执行实体,称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和 RES Tful API提交的作业,支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core
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    详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通,形成丰富的流生态圈。
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    在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题 优势 提供地理专业算子 支持全栈Spark能力,具备丰富的Spark空间数据分析算法算子,全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理,支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理
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